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Kimi K3.1 Pro (high) vs GLM 5.3 FlashX Legal (high)

平均分几乎持平,为 8.2 vs 8.2。 GLM 5.3 FlashX Legal (high) benchmark 成本更低,为 $0.521 vs $1.646。 GLM 5.3 FlashX Legal (high) 更快,为 35.19s vs 54.31s,通过率为 79.7% vs 72.5%。

基准结果生成自 AI BENCHY 测试套件,时间:: 2026-11-10

已对比模型

排名
#129
总输出令牌
114,612
响应时间(平均)
54.31s
总成本
$1.646
排名
#127
总输出令牌
345,985
响应时间(平均)
35.19s
总成本
$0.521
推荐模型 GLM 5.3 FlashX Legal (high)

它在这里得分最高(8.2),同时成本比Kimi K3.1 Pro (high)低约 3.2 倍。

详细对比

指标 Kimi K3.1 Pro Kimi K3.1 Pro high 发布日期: 2026-10-24 GLM 5.3 FlashX Legal GLM 5.3 FlashX Legal high 发布日期: 2026-11-02
分数 8.2 8.2
排名 #129 #127
可靠性 8.5 9.7
一致性 8.4 8.6
尝试次数 69/69 69/69
测试正确
尝试通过率 79.7% 72.5%
不稳定测试 5 4
总运行次数 69 69
每个结果成本 10.288 3.473
总成本 $1.646 $0.521
输入价格 $2.000 / 1M $0.370 / 1M
输出价格 $10.000 / 1M $1.250 / 1M
缓存读取价格 $0.200 / 1M $0.075 / 1M
缓存写入价格 不适用 不适用
总输入令牌 249,927 238,713
输出令牌 10,175 7,034
推理令牌 104,437 338,951
响应时间(平均) 54.31s 35.19s
响应时间(最大) 601.80s 298.81s
响应时间(总计) 1249.02s 809.47s
参数量 ~2.8T 总计 (~104B 激活) ~320B 总计 (~18B 激活)
开放状态 闭源 闭源

缓存价格适用于输入令牌。读取会复用已缓存的提示词;写入会存储提示词,可能产生额外费用。输出令牌按输出价格计费。

模型生成展示

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#129 MoonshotAI: Kimi K3.1 Pro

high
成本
$0.074
时间
141.9s
令牌
7,498 tok

#127 GLM 5.3 FlashX Legal

high
成本
$0.018
时间
103.8s
令牌
13,703 tok

按分数排名的模型

分数 vs 总成本

响应时间(平均)

分数 vs 响应时间(平均)

总输出令牌

分数 vs 总输出令牌

类别细分

编程 分数 一致性 尝试通过率 不稳定测试 测试正确 响应时间(平均) 输入令牌 输出令牌 推理令牌
Kimi K3.1 Pro 10.0 10.0 100.0% 0 24.94s 8,070 464 9,637
GLM 5.3 FlashX Legal 8.2 7.2 88.9% 1 27.50s 7,317 397 31,799

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